Informações sobre o curso
4.3
3 classificações
1 avaliações
100% online

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário

Nível intermediário

Horas para completar

Aprox. 5 horas para completar

Sugerido: 8 hours/week...
Idiomas disponíveis

Espanhol

Legendas: Espanhol, Francês, Portuguese (Brazilian), Alemão, Inglês, Japonês...
100% online

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário

Nível intermediário

Horas para completar

Aprox. 5 horas para completar

Sugerido: 8 hours/week...
Idiomas disponíveis

Espanhol

Legendas: Espanhol, Francês, Portuguese (Brazilian), Alemão, Inglês, Japonês...

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
Horas para completar
4 minutos para concluir

Introducción

En este curso, obtendrá conocimientos fundamentales sobre el AA que le brindarán una comprensión más clara de la terminología que usamos durante la especialización. También conocerá sugerencias prácticas y resolverá problemas comunes de los especialistas en AA de Google, de manera que cuando termine el curso cuente con el código y el conocimiento suficientes para poner en marcha sus propios modelos de AA....
Reading
1 video (Total 4 min)
Video1 videos
Horas para completar
1 horas para concluir

AA en la práctica

En este módulo, presentaremos algunos de los principales tipos de aprendizaje automático y repasaremos la historia del AA hasta la situación actual con el fin de acelerar su crecimiento como especialista en el tema....
Reading
10 videos (Total 62 min), 1 teste
Video10 videos
Aprendizaje supervisado5min
Regresión y clasificación11min
Breve reseña del AA: Regresión lineal7min
Breve reseña del AA: Perceptrón5min
Breve reseña del AA: Redes neuronales7min
Breve reseña del AA: Árboles de decisión5min
Breve reseña del AA: Métodos de kernel4min
Breve reseña del AA: Bosques aleatorios4min
Breve reseña del AA: Redes neuronales modernas8min
Quiz1 exercícios práticos
Cuestionario del módulo6min
Horas para completar
1 horas para concluir

Optimización

En este módulo, explicaremos cómo optimizar sus modelos de AA....
Reading
13 videos (Total 61 min), 1 teste
Video13 videos
Definición de modelos de AA4min
Presentación del conjunto de datos sobre natalidad6min
Introducción a las funciones de pérdida6min
Descenso de gradientes5min
Solución de problemas de una curva de pérdidas2min
Problemas con el modelo de AA6min
Lab: Presentación de TensorFlow Playground6min
Lab: TensorFlow Playground avanzado3min
Lab: Práctica con redes neuronales6min
Solución de problemas en la curva de pérdidas1min
Métricas de rendimiento3min
Matriz de confusión5min
Quiz1 exercícios práticos
Module Quiz6min
Horas para completar
3 horas para concluir

Generalización y muestreo

Ahora debemos hacernos una pregunta un tanto extraña: ¿Cuándo es mejor no elegir el modelo de AA más preciso? Como mencionamos en el módulo anterior sobre optimización, el hecho de que un modelo tenga una métrica de pérdida de 0 con el conjunto de datos de entrenamiento no implica necesariamente que dé buenos resultados con datos nuevos en un caso práctico real....
Reading
9 videos (Total 64 min), 3 testes
Video9 videos
Generalización y modelos de AA6min
Cuándo detener el entrenamiento de modelos5min
Cree muestras repetibles en BigQuery6min
Demostración: División de conjuntos de datos en BigQuery8min
Introducción al lab1min
Explicación de la solución del lab9min
Introducción al lab2min
Explicación de la solución del lab23min
Quiz1 exercícios práticos
Cuestionario del módulo12min
Horas para completar
3 minutos para concluir

Resumen

...
Reading
1 video (Total 3 min)
Video1 videos

Sobre Google Cloud

We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success....

Sobre o Programa de cursos integrados Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español

>>>Si se inscribe en esta especialización acepta las Condiciones del Servicio de Qwiklabs, que se establecen en las Preguntas Frecuentes. Puede consultarlas en https://qwiklabs.com/terms_of_service.<<< ***Google Cloud y Kaggle desean invitarlo a participar en nuestra competencia amistosa de predicción de tarifas de taxis de Nueva York, que se está realizando en este momento. Para obtener más información, visite: https://www.kaggle.com/c/new-york-city-taxi-fare-prediction.*** ¿Qué es el aprendizaje automático? ¿Qué tipos de problemas puede solucionar? ¿Cuáles son las cinco fases para convertir un posible caso práctico en un recurso que pueda aprovechar la tecnología de aprendizaje automático? ¿Por qué es importante no saltarse fases? ¿Por qué las redes neuronales son tan populares? ¿Cómo podría plantear un problema de aprendizaje supervisado y encontrar una buena solución generalizable mediante un descenso de gradientes y una forma meditada de crear conjuntos de datos? Aprenda a escribir modelos de aprendizaje automático distribuido que escalen en Tensorflow, que escalen de forma horizontal en el entrenamiento de esos modelos y que brinden predicciones de alto rendimiento. Convierta los datos sin procesar en funciones de una forma que permita al AA aprender características importantes de los datos y aportar una percepción humana para abordar los problemas. Por último, aprenda a incorporar la combinación adecuada de parámetros que desarrolle modelos generalizados y exactos, y conozca la teoría para solucionar determinados tipos de problemas de AA. Experimentará con el AA de extremo a extremo, a partir de la construcción de una estrategia centrada en el AA y el avance hacia el entrenamiento, optimización y producción de modelos con labs prácticos mediante Google Cloud Platform....
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Sim, você pode assistir uma prévia do primeiro vídeo e ver programa do curso antes de se inscrever. Você precisa comprar o curso para ter acesso ao conteúdo não incluído na prévia.

  • Se decidir se inscrever no curso antes da data de início da sessão, terá acesso a todos os vídeos das palestras e leituras do curso. Também poderá enviar tarefas assim que a sessão começar.

  • Uma vez inscrito, e tão logo sua sessão tenha iniciado, você terá acesso a todos os vídeos e outros recursos, incluindo itens de leitura e fórum de discussão do curso. Você poderá ver e enviar tarefas práticas e concluir tarefas com nota atribuída obrigatórias para obter uma nota e um Certificado de Curso.

  • Se você concluir o curso com êxito, seu Certificado de Curso eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn.

  • Este é um dos poucos cursos oferecidos na Coursera que está disponível apenas para alunos que pagaram ou tenham recebido auxílio financeiro. Caso tenha interesse em fazer este curso, mas não possa pagar a taxa, o incentivamos a enviar uma solicitação de auxílio financeiro.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.